從大模型到場景應用　如何破解AI“最后一公里”難題？

（圖片來源：攝圖網）

（記者　林碧涓）隨著人工智能技術從“百模大戰”走向開源普及，千行百業迎來智能化升級新機遇。算力集群架構持續優化、開源生態日趨成熟，大模型的訓練成本顯著下降，“做出模型”已不再是核心難題。然而，在實際落地中，人工智能技術轉化為業務價值的成效遠低于預期。如何讓人工智能技術發揮最大價值？

作為數字化轉型的重要推動者，中國電信基于多年的積累，逐步探索出一套可行路徑。

深化行業協同，推進AI落地應用

基礎大模型雖具備強大的通用能力，但在垂直領域的深度應用中卻面臨著專業知識不足、場景適應性有限等挑戰。因此，在實際應用中，往往需要在通用基礎大模型的基礎上注入高質量的行業數據集，通過對模型持續訓練與優化，以適配具體的應用場景。

近年來，人工智能技術在多個行業中加速落地，成效顯著。“車聯網-星辰智能座艙”通過深度融合車輛數據、高精地圖與多模態交互，“座艙大模型全家桶”能夠為用戶提供了自然流暢的語音控制與沉浸式娛樂體驗，打造不一樣的出行體驗。在雄安宣武醫院，基于“星辰”大模型的智能導診服務，可全天候自主應答患者咨詢、精準推薦就診科室，構建起以人為本的智慧醫療服務體系。目前，中國電信推出80多個行業大模型和30多個智能體應用，服務行業客戶超2萬家。

中國工程院院士鄔賀銓指出，破解AI技術“最后一公里”難題，需要探索“行業大模型即服務”等創新模式，通過開放平臺和工具鏈降低中小企業AI應用門檻。中國電信天翼AI自主研發的星辰大模型開發平臺、應用平臺等AI服務平臺，為“息壤”一體化智算服務平臺中的MaaS（模型即服務）層提供了重要支撐。MaaS層作為“息壤”平臺的核心能力層，不僅大幅降低了企業使用AI大模型的技術門檻和開發成本，還通過標準化、模塊化的模型服務，賦能千行百業快速實現AI應用落地，進一步推動智算基礎設施的普惠化與規模化發展。

數據提質，夯實大模型基石

人工智能如何更好地應用？取決于數據。高質量數據是“高質量智能”的前提，也是大模型從“實驗室玩具”走向“工業級應用”的關鍵。

北京電信高級專家孫啟仁博士分享道，某單位在搭建業務知識庫時面臨知識不準確、碎片化、檢索難等問題，制約AI應用落地的效果和效率。作為通信運營商，中國電信積極推進高質量數據集工作，構建“星海”數據智能中臺，已形成了10萬億Tokens高質量數據集。

數據標注是數據集建設的重要環節。在北京，中國電信攜手北京郵電大學共建“行業數據智能標注聯合實驗室”，聚焦高質量數據集建設，攻克多模態數據標注關鍵技術，為AI大模型訓練提供“數據糧倉”；在成都，中國電信聯合新津區政府、成都數據集團打造“蓉數公園?新津數據要素服務站”，重點圍繞金融風控數據核驗、醫療影像標注等場景規劃生態，已引入整數智能、路米科技等數十家標注企業及成都職業技術學院等教研機構。

安全同樣是數據建設中不可忽視的一環。人工智能時代，傳統網絡安全依賴邊界防護，一旦被突破便陷入被動。針對此，天翼安全持續建設“阡陌”高質量安全數據集，在模型層訓練出見微安全大模型，近期又開源了基礎護欄，發布了模型安全的風險感知平臺和本地化模型安全掃描器。通過構建云堤一體化安全托管服務平臺（MSSP），為客戶提供一站式的安全運營服務。

智算筑基，構建智能底座

孫啟仁博士指出，行業客戶在AI應用落地中往往會面臨算力建設難、算法定開需求多等難題。自建算力面臨高電機柜缺乏、成本高、周期長、運維復雜等挑戰，算力芯片更新換代快，投資收益不確定性大，而算法需要大量開發并持續迭代的同時，需要大量算法工程師和運營流程支持。

在智能算力方面，中國電信形成“2+3+7+X”智算布局，兩大公共智算中心輻射全國，三大熱點區域滿足超大規模集群需求?！盎浉郯拇鬄硡^一體化數據中心”承載著全球首個商用智算昇騰910C超節點，為大灣區數字經濟發展注入澎湃的新一代智能算力。

在人才支撐上，中國電信持續擴大研發人員規模，加強頂尖人才、科技領軍人才等的培養引進，基本形成由5名領軍人才、千名首席和高級專家、萬名技術專家組成的科技人才“雁陣格局”，在人工智能領域，組成了一支800多人的高學歷人工智能專家團隊。圍繞人工技能技術，安徽電信開展 “A 計劃”，截至 2024 年 10 月，中級認證 40 人，初級認證 80 人，正在開展首批人工智能高級認證。

人工智能的落地并非一蹴而就，而是一個持續優化數據、迭代模型、運營服務的長期過程。在“人工智能+”發展的大背景下，AI 技術將加速從“實驗室”走進“生產生活場”，讓智能化成果滲透到社會運行的每一個細微角落。